Title (Arabic)
استخدام بعض طرائق التقدير لنماذج انحدار البيانات المزدوجة العشوائية المختلطة ذات الأخطاء المتسلسلة مع التطبيق
DOI
10.33095/jeas.v28i134.2423
Abstract
This research includes the study of dual data models with mixed random parameters, which contain two types of parameters, the first is random and the other is fixed. For the random parameter, it is obtained as a result of differences in the marginal tendencies of the cross sections, and for the fixed parameter, it is obtained as a result of differences in fixed limits, and random errors for each section. Accidental bearing the characteristic of heterogeneity of variance in addition to the presence of serial correlation of the first degree, and the main objective in this research is the use of efficient methods commensurate with the paired data in the case of small samples, and to achieve this goal, the feasible general least squares method (FGLS) and the mean group method (MG) were used, and then the efficiency of the extracted estimators was compared in the case of mixed random parameters and the method that gives us the efficient estimator was chosen. Real data was applied that included the per capita consumption of electric energy (Y) for five countries, which represents the number of cross-sections (N = 5) over nine years (T = 9), so the number of observations is (n = 45) observations, and the explanatory variables are the consumer price index (X1) and the per capita GDP (X2). To evaluate the performance of the estimators of the (FGLS) method and the (MG) method on the general model, the mean absolute percentage error (MAPE) scale was used to compare the efficiency of the estimators. The results showed that the mean group estimation (MG) method is the best method for parameter estimation than the (FGLS) method. Also, the (MG) appeared to be the best and best method for estimating sub-parameters for each cross-section (country).
Abstract (Arabic)
يتضمن هذا البحث دراسة نماذج البيانات المزدوجة ذات المعلمات العشوائية المختلطة، وهي التي تحتوي على نوعين من المعلمات الاولى عشوائية والاخرى ثابتة، بالنسبة للمعلمة العشوائية تحصل نتيجة الاختلافات في الميول الحدية للمقاطع العرضية، وبالنسبة للمعلمة الثابتة تحصل نتيجة الاختلافات في الحدود الثابتة، والاخطاء العشوائية لكل مقطع عرضي تحمل صفة عدم تجانس التباين بالاضافة الى وجود ارتباط تسلسلي من الدرجة الاولى، والهدف الرئيسي في هذا البحث هو استعمال طرائق كفوءة تتناسب مع البيانات المزدوجة في حالة العينات الصغيرة، ولتحقيق هذا الهدف تم أستخدام طريقة المربعات الصغرى العامة المجدية (FGLS)، وطريقة متوسط المجموعة (MG) ومن ثم مقارنة كفاءة المقدرات المستخرجة في حالة المعلمات العشوائية المختلطة وتحديد الطريقة التي تعطينا المقدر الكفؤ. وتم تطبيق بيانات حقيقية تضمنت حصة استهلاك الفرد من الطاقة الكهربائية (Y) لخمسة دول التي تمثل عدد المقاطع العرضية (N=5) خلال فترة زمنية مدتها تسعة سنوات (T=9) فيكون عدد المشاهدات هي (n=45) مشاهدة والمتغيرات التوضيحية هي الرقم القياسي لاسعار المستهلك (X1) وحصة الفرد من الناتج المحلي الاجمالي (X2) ولتقييم أداء مقدرات كل من طريقة (FGLS) وطريقة (MG)على الأنموذج العام تم أستعمال مقياس (MAPE) لمقارنة كفاءة المقدرات. وأظهرت النتائج أن طريقة تقدير متوسط المجموعة (MG) هي الطريقة الأفضل في تقدير المعلمات من طريقة المربعات الصغرى العامة المُجدية (FGLS). وكذلك ظهرت طريقة تقدير (MG) هي الطريقة المثلى والافضل لمقدرات المعلمات الفرعية لكل مقطع عرضي (دولة). نوع البحث: ورقة بحثية
Recommended Citation
Rajab, M. A., & Al-Doori, M. S. (2022). Using Some Estimation Methods for Mixed-Random Panel Data Regression Models with Serially Correlated Errors with Application. Journal of Economics and Administrative Sciences, 28(134), 96-109. https://doi.org/10.33095/jeas.v28i134.2423
First Page
96
Last Page
109
Rights
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
